神经网络 激活函数 详解

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【方向】 6年前 2396

深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？

这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。 跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成
沉默术士 7年前 1210

代码详解：卷积神经网络介绍

来源商业新知网，原标题：代码详解：最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络，
商业新知 5年前 876

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 7年前 2345

神经网络初学者指南：基于Scikit-Learn的Python模块

编者按：这个帖子概述了使用 Scikit-learn 在 Python 中设置神经网络的方法，其最新版本现在已经内置支持神经网络模型。作者 Jose Portilla 是一名数据科学顾问和培训师，目前在 Udemy 上教授在线课程。 他也是Pierian Da
青衫无名 7年前 1654

开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决
商业新知 5年前 2027

深度学习之优化详解：batch normalization

认识上图这些人吗？这些人把自己叫做“The Myth Busters”，为什么？在他们的启发下，我们才会在Paperspace做类似的事情。我们要解决是Batch Normalization（BN）是否确实解决了Internal Covariate Shif
【方向】 6年前 2660

详解深度学习中的Normalization，不只是BN（1）

“ 深度神经网络模型训练之难众所周知，其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Normalization 大法自 2015 年由Google 提出之后，就成为深度学习必备之神器。自 BN 之后， Layer N
技术小能手 6年前 4695

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